Amp

Amp AIとは

Amp AI は、AI を活用したコード検索と解析を核に据えたコードインテリジェンスプラットフォームです。リポジトリやモノレポを横断する高速なセマンティック検索により、目的のシンボルや実装、使用箇所、関連する変更履歴を素早く特定し、開発者がコードを理解・作成・修正・保守する一連の作業を効率化します。エディタ内の AI アシスタント（例: Cody）が関数の意図説明、テスト生成、リファクタリング提案を即時に提示し、Agents による自動化や Batch Changes による一括変更は、大規模なコードベースでも安全で一貫した適用を可能にします。さらに、検索と解析の結果を起点にレビュー可能な差分を作り、チームの合意フローに組み込めるため、開発者生産性とコード品質を組織規模で底上げします。オンボーディング短縮、技術的負債の計画的削減、セキュリティ修正の迅速な展開など、日常のエンジニアリング課題に直接効く実務的な価値を提供します。

Amp AIの主な機能

• AIコード検索（セマンティック検索）：自然言語やコード断片から意図に沿った結果を返し、横断的な参照関係や使用箇所を素早く把握できます。
• コード解析と影響範囲の把握：変更候補の依存箇所や潜在的な破壊的影響を事前に洗い出し、計画的な修正を支援します。
• AIエディタアシスタント（Cody）：コードの説明、テスト生成、修正案やドキュメント化の提案などをエディタ内で提示し、日常の作業を加速します。
• Agentsによる自動化：繰り返し発生する保守作業やスタイル統一、API 変更の追従を半自動で進められます。
• Batch Changes：複数リポジトリへの一括変更提案を作成し、レビュー経由で安全に展開できます。
• スケール対応：大規模コードベースや分散チームでも一貫した検索・変更・レビューのフローを維持できます。

Amp AIの適用対象

大規模リポジトリや複数サービスを抱える企業開発組織、プラットフォーム/Developer Productivity チーム、コードレビューや品質保証の効率化を求めるチームに適しています。新規メンバーのオンボーディング短縮、フレームワーク/ライブラリのアップグレード、全社的な命名規約や API 変更の適用、セキュリティ修正の横展開といったシナリオで効果を発揮します。

Amp AIの使用手順

1. アカウントを作成し、ワークスペース（組織）を設定します。
2. Git のホスティング（例：GitHub / GitLab など）と連携し、対象リポジトリを接続します。
3. 初回インデックスを実行し、検索・解析の準備を整えます。
4. キーワードや自然言語、コードスニペットでAIコード検索を行い、対象箇所を特定します。
5. エディタ内の AI アシスタント（Cody）でコードの説明、テスト生成、修正案を取得します。
6. 必要に応じて Agents を使ってタスクを自動化し、Batch Changes で一括変更提案を作成します。
7. レビューと検証を経て変更を反映し、継続的な改善を進めます。

Amp AIの業界利用例

金融では、規制対応に伴う API 仕様変更を全サービスへ横断適用する際、検索で影響範囲を抽出し、Batch Changes で一括提案・レビューを実施。SaaS 企業では、フレームワークのメジャーアップグレードに伴う非推奨 API の置換を Agents で半自動化。小売 EC では、脆弱性修正のパターンを特定してグループ適用し、デプロイまでのリードタイムを短縮する、といった形で活用できます。

Amp AIの長所と短所

Amp AIのよくある質問

• 質問1: 既存のコード検索ツールと比べて何が違いますか？

  セマンティックなAIコード検索とエディタ内 AI アシスタント、さらに Agents / Batch Changes による自動化が統合されている点が特徴です。検索で見つけた結果をそのまま修正提案や一括変更につなげられるため、発見から修正までのリードタイムを短縮できます。

• 質問2: 大規模モノレポでもパフォーマンスは維持できますか？

  大規模コードベースでの活用を想定した設計で、検索・解析・変更提案の各段階をワークフロー化できます。実運用での性能はリポジトリ構成や環境に依存するため、段階的な導入と検証を推奨します。

• 質問3: セキュリティやコンプライアンス面の配慮は可能ですか？

  アクセス権限の最小化、レビュー駆動の運用、変更の段階適用などのプロセス設計により、機密情報や規制要件に配慮した活用が可能です。具体的なポリシーや設定は組織の基準と公式ドキュメントを確認してください。